使用LabVIEW實現KTX高速列車的噪聲源的可視化

　　麥克風陣列的性能受兩個參數的影響：(1) 波束功率的主瓣寬度，決定了圖像的分辨率 ;(2) 最大旁瓣，決定了圖像的重影程序。不同的陣列模式有著不同的性能指標。我們比較了四種不同的模式，螺旋模式表現出非常平衡的結果。

　　對于144通道麥克風陣列，我們將三種不同的模式融合在一起，以提高性能。每種不同的模式有著相同的形狀，但直徑尺寸不同。直徑較小的模式主要測量高頻率分量的低最大旁瓣等級，而直徑較大的主要測量高分辨率的低頻率分量。為了減小風造成的噪聲，我們為麥克風添加了擋風玻璃。　　

　　

 

　　在高頻部分，車輪形成的噪聲源相當明顯。這里顯示了每一個車輪都有不同的噪聲幅度。因此，該技術極有可能用以監測車輪的工作狀態，便于維護。　　

 

　　未來的列車需要進一步提速，這將產生更為嚴重的噪聲，尤其是氣流形成的噪聲。要研制更安靜的列車，首先需要深入地了解列車的噪聲源。因為LabVIEW可以實現噪聲源的位置和大小的可視化，所以我們可以借助它完成降噪測試。